## Prediksi Pola Penjualan Barang pada UMKM XYZ dengan Metode Algoritma Apriori
Harma Oktafia Lingga Wijaya 1 , Andri Anto Tri. S 2,* , Armanto 3 , Wisdalia Maya Sari 4
1 Fakultas Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia
2 Fakultas Komputer, Program Informatika, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia
3 Fakultas Komputer, Program Studi Rekayasa Perangkat Lunak, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia
4 Fakultas Manajemen Dan Bisnis, Program Studi Manajemen, Universitas Bina Insan, Lubuklinggau, Indonesia Email: 1 Harmaoktafialingga@gmail.com, 2 andri.lubuklinggau@gmail.com, 3 armanto0204@gmail.com,
4 wisdaliams6@gmail.com Email Penulis Korespondensi: andri.lubuklinggau@gmail.com Submitted: 05/06/2022 ; Accepted: 22/06/2022 ; Published: 30/06/2022
Abstrak –Melalui  perkembangan  teknologi  informasi  masa  ini,  kebutuhan  akan  informasi  yang  jelas  dan  akurat  sangat dibutuhkan  dalam  kehidupan  sehari-hari,  sehingga  informasi  akan  menjadi  suatu  hal  penting  di  masyarakat.  Kadangkala kebutuhan  informasi  yang  tinggi tidak  di  barengi  dengan  penyajian  informasi  yang  memadai,  seringkali  informasi  melalui proses mining diharapkan dapat memberikan informasi yang sebelumnya tersembunyi di dalam gudang data sehingga menjadi informasi  yang  penting  dan  berharga[1].  Pemanfaatan data  yang  ada  di  dalam  sistem informasi  untuk  menunjang  kegiatan pengambilan keputusan, tidak cukup hanya mengandalkan data operasional saja, diperlukan suatu analisis data untuk menggali potensi-potensi informasi yang ada. Para pengambil keputusan berusaha untuk memanfaatkan gudang data yang sudah dimiliki untuk menggali informasi yang berguna membantu mengambil keputusan, hal ini mendorong munculnya cabang ilmu baru untuk mengatasi masalah penggalian informasi atau pola yang penting atau menarik dari data dalam jumlah besar, yang disebut dengan data mining[2]. UMKM XYZ  merupakan salah satu UMKM unggulan Kota Lubuklinggau yang mana UMKM ini menjual berbagai macam produk durian seperti tempoyak,lempok durian,durian kupas,pancake durian,ice cream durian,kopi durian, kripik biji durian dll. Setiap hari UMKM XYZ melakukan kegiatan seperti, transaksi penjualan, penyediaan stok produk dan lain sebagainya, dari data penjualan yang ada selama ini XYZ belum dapat memberikan informasi tentang pola kebiasaan belanja pelanggan sehingga data transaksi belum bisa membantu pimpinan dalam pengambilan keputusan dari data yang ada. Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan suatu kombinasi item. Salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik perhatian banyak peneliti untuk menghasilkan algoritma yang efesien adalah analisis pola  frekuensi  tinggi  (frequent  pattern  mining).  Keluaran  dari  data  mining  bisa  dipakai  untuk  memperbaikin  pengambilan keputusan dimasa depan.
Kata Kunci: Sistem Data Mining; Algoritma Apriori; Data Transaksi Penjualan; UMKM
Abstract –Through the development of information technology today, the need for clear and accurate information is needed in everyday  life,  so  that  information  will  become  an  important  thing  in  society.  Sometimes  high  information  needs  are  not accompanied by the presentation of adequate information, often information through the mining process is expected to provide information  that  was  previously  hidden  in  the  data  warehouse  so  that  it  becomes  important  and  valuable  information  [1]. Utilization of existing data in the information system to support decision-making activities, it is not enough to just rely on operational data, a data analysis is needed to explore the potential of existing information. Decision makers try to take advantage of  existing  data  warehouses  to  explore  useful  information  to  help  make  decisions,  this  encourages  the  emergence  of  new branches of science to overcome the problem of extracting important or interesting information or patterns from large amounts of data, which is called data mining. 2]. MSME XYZ is one of the leading MSMEs in Lubuklinggau City where this MSME sells various kinds of durian products such as tempoyak, lempok durian, peeled durian, durian pancakes, durian ice cream, durian coffee, durian seed chips etc. Every day MSME XYZ carries out activities such as sales transactions, providing product stock and so on, from the existing sales data so far XYZ has not been able to provide information about the pattern of customer spending  habits  so  that  transaction  data  cannot  help  leaders  in  making  decisions  from  data  collected.  there  is.  Association analysis or association rule mining is a data mining technique to find the rules of a combination of items. One of the stages of association analysis that has attracted the attention of many researchers to produce efficient algorithms is high frequency pattern analysis (frequent pattern mining). The output of data mining can be used to improve decision making in the future.
Keywords: Data Mining System; Apriori Algorithm; Sales Transaction Data; UMKM

## 1. PENDAHULUAN
Melalui  perkembangan  teknologi  informasi  masa  ini,  kebutuhan  akan  informasi  yang  jelas  dan  akurat  sangat dibutuhkan  dalam  kehidupan  sehari-hari,  sehingga  informasi  akan  menjadi  suatu  hal  penting  di  masyarakat. Kadangkala  kebutuhan  informasi  yang  tinggi  tidak  di  barengi  dengan  penyajian  informasi  yang  memadai, seringkali informasi melalui proses mining diharapkan dapat memberikan informasi yang sebelumnya tersembunyi di dalam gudang data sehingga menjadi informasi yang penting dan berharga [1]. Pemanfaatan data yang ada di dalam sistem informasi untuk menunjang kegiatan pengambilan keputusan, tidak cukup hanya mengandalkan data operasional  saja,  diperlukan  suatu  analisis  data  untuk  menggali  potensi-potensi  informasi  yang  ada.  Para pengambil keputusan berusaha untuk memanfaatkan gudang data yang sudah dimiliki untuk menggali informasi yang berguna membantu mengambil keputusan, hal ini mendorong munculnya cabang ilmu baru untuk mengatasi masalah penggalian informasi  atau pola yang penting atau menarik dari  data dalam jumlah besar, yang disebut dengan data mining  [2]. UMKM  XYZ  merupakan salah satu  UMKM unggulan Kota Lubuklinggau yang mana
UMKM  ini  menjual  berbagai  macam  produk  durian  seperti  tempoyak,  lempok  durian,  durian  kupas,  pancake durian, ice cream durian, dan lainya. Setiap hari UMKM XYZ melakukan kegiatan seperti, transaksi penjualan, penyediaan  stok  produk  dan  lain  sebagainya,  dari  data  penjualan  yang  ada  selama  ini  XYZ  belum  dapat memberikan informasi tentang pola kebiasaan belanja pelanggan sehingga data transaksi belum bisa membantu pimpinan dalam pengambilan keputusan dari data yang ada. Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan suatu kombinasi item. Salah satu tahap analisis asosiasi yang menarik perhatian  banyak  peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma  yang  efesien  adalah  analisis  pola  frekuensi  tinggi (frequent  pattern mining). Keluaran dari data mining  bisa dipakai  untuk memperbaikin pengambilan keputusan dimasa  depan.  Tujuan  penggunaan  data  mining  dengan  Algoritma  Apriori,  adalah  untuk  mengetahui  hasil pengolahan data belanja pada penjualan produk makanan dan minuman, sehingga para konsumen tidak kesulitan mencari  letak  produk  makanan  dan  minuman.  yang  cocok  digabungkan  juga  untuk  menghemat  waktu  [3]. Algoritma  Apriori  merupakan  algoritma  dasar  yang  diusulkan  oleh  Agrawal  &  Srikant  pada  tahun  1994  yang bertujuan untuk menentukan frequent itemsets untuk aturan asosiasi boolean [4]-[10]. Algoritma apriori termasuk jenis aturan asosiasi  pada data mining. Aturan yang menyatakan asosiasi  antara beberapa atribut sering  disebut affinity analysis atau market basket analysis [11][12]. Analisis asosiasi atau association rule mining adalah teknik data  mining  untuk  menemukan  aturan  suatu  kombinasi  item.  Salah  satu  tahap  analisis  asosiasi  yang  menarik perhatian  banyak  peneliti  untuk  menghasilkan  algoritma  yang  efisien  adalah  analisis  pola  frequensi  tinggi (frequent pattern mining) [13]-[15]. Penting tidaknya suatu asosiasi dapat diketahui dengan dua tolak ukur, yaitu: support  dan  confidence.  Support  (nilai  penunjang)  adalah  persentase  kombinasi  item  tersebut  dalam  database, sedangkan confidence (nilai  kepastian) adalah kuatnya hubungan antar-item  dalam aturan asosiasi  [4][16]-[20]. Algoritma apriori digunakan untuk mendapatkan aturan asosiasi dan mencari pola hubungan antar satu atau lebih item dalam suatu data [5]. Metode yang digunakan dalam penyelesaian penelitian ini adalah melakukan tiga buah tahap untuk  mendapatkan aturan asosiasi  pada data transaksi  penjualan  XYZ, yaitu: (1) pengumpulan data; (2) praproses data; dan (3) penerapan Algoritma Apriori. Tahapan penelitian diawali dengan analisa permasalahan yang ada, selanjutnya adalah proses pengumpulan data, praproses data, penerapan algoritma apriori. Pada tahap praproses  data  dilakukan  tiga  buah  aktifitas,  yaitu:  (1)  kategorisasi  produk;  (2)  pembersihan  data;  dan  (3) transformasi  data.  Penerapan  Algoritma  Apriori  dilakukan  dengan  menggunakan  tools  Weka  3.8.  Keutamaan Penelitian ini adalah  mengubah data transaksi yang selama ini tidak di gunakan menjadi informasi baru yang bisa membantu  manajemen  dari  UMKM  XYZ  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  strategi  penjualan  berikutnya dengan mengimplementasikan algoritma apriori

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Road Map Penelitian
Langkah pemecahan masalah dalam penelitian ini digambarkan dalam road map penelitian seperti pada gambar berikut :

## Gambar 1. Road Map Penelitian
Road  map  penelitian  diawali  terbagi  dalam  beberapa  tahap  dan  setiap  tahap  memiliki  jangka  waktu penyelesaian. Tahap awal road map adalah proses survey, studi literatur dan analisa kebutuhan dalam penelitian. Tahap ke dua adalah proses pengumpulan data, pengolahan data, Implementasi Algoritma Dalam Sistem Transaksi Penjualan. tahap ke tiga atau tahap akhir adalah evaluasi. Hasil akhir road map penelitian adalah  Prediksi Pola Penjualan barang pada UMKM XYZ  Menggunakan Metode Algoritma Apriori. Pada bagian ini akan diuraikan rancangan  sistem  dari  penelitian,  kerangka  ini  merupakan  langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dalam penyelesaian masalah yang akan dibahas. Langkahnya diuraikan seperti gambar berikut ini :
Gambar 2. Alur Logika Algoritma Apriori

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Data Selection
Pada tahapan ini akan dibahas implementasi  yang telah dilihat dan dijelaskan pada bab sebelumnya. Algoritma apriori adalah algoritma paling terkenal untuk menemukan pola frekuensi tinggi. Pola frekuensi tinggi adalah pola- pola item di dalam suatu database yang memiliki frekuensi atau support di atas ambang batas tertentu yang disebut dengan istilah minimum support. Pada penelitian ini proses pengolahan data dilakukan dengan data yang sudah ditabulasikan kedalam bentuk tabel Microsoft Excel. Pengolahan data menggunakan data transaksi selama 3 bulan dari  bulan  januari  sampai  dengan  bulan  maret.  Dari  data  tersebut  didapatkan  total  sebanyak  300  data  transaksi penjualan diantaranya bisa lihat di tabel transaksi penjualan:
Gambar 3. Dataset
Keterangan:
1 Pancake Durian
2 Durpas
3 Lempok Durian
4 Tempoyak
5 ice cream durian
6 kopi durian
7 kripik biji durian original
8 kripik biji durian cokelat
9 kripik biji durian balado
10  kripik biji durian BBQ
Seluruh data yang ada diatas dibuat dalam bentuk file excel, kemudian di simpan kedalam bentuk ekstensi file .csv. setelah disimpan dalam bentuk .csv file tersebut dibuka dengan tools WEKA 3.8.3, untuk di konversikan menjadi file berekstensi .arff. adapun bentuk data ber eksentsi .arff tersebut apabila dibuka dengan aplikasi notepad adalah sebagai berikut.
Gambar 4. Pelabelan dengan format CSV
Hasil  Visualisasi  Data  Setiap  Attribut  Dengan  Weka  Berikut  beberapa  hasil  visualisasi  dengan  tools WEKA, yaitu :
Gambar 5. Visualisasi Atribut Saklar Singel
Berdasarkan Gambar 5, diketahui bahwa dari 300 transaksi terdapat 126 tidak melakukan pembelian dan ada 174 melakukan pembelian pada produk pancake durian.
Berdasarkan Gambar 6, diketahui bahwa dari 300 transaksi terdapat 186 tidak melakukan pembelian dan ada 114 melakukan pembelian pada produk Durpas.
Gambar 7. Visualisasi Keseluruhan

## 3.2. Hasil Prediksi Analisis Asosiasi Dengan Tools Weka 3.8
Hasil Analisis Asosiasi dengan menggunakan tools weka 3.8 terhadap data transaksi dari bulan oktober sampai dengan desember terdapat 300 transaksi adalah sebagai berikut :
Gambar 8. Analisis Asosiasi Periode januari-maret 2022
Adapun Best rules yan diperoleh adalah:
1) kripik biji durian BBQ=T 186 ==> Durpas=T 186    <conf:(1)> lift:(1.61) lev:(0.24) [70] conv:(70.68);
2) Durpas=T 186 ==> kripik biji durian BBQ=T 186    <conf:(1)> lift:(1.61) lev:(0.24) [70] conv:(70.68);
3) Kripik  biji  durian  balado=Y  174  ==>  Pancake  Durian=Y  174        <conf:(1)>  lift:(1.72)  lev:(0.24)  [73] conv:(73.08);
4) Pancake  Durian=Y  174  ==>  kripik  biji  durian  balado=Y  174        <conf:(1)>  lift:(1.72)  lev:(0.24)  [73] conv:(73.08);
5) Kripik biji durian Keju=T 169 ==> Lempok Durian=T 169    <conf:(1)> lift:(1.78) lev:(0.25) [73] conv:(73.8);
6) Lempok Durian=T 169 ==> kripik biji durian Keju=T 169    <conf:(1)> lift:(1.78) lev:(0.25) [73] conv:(73.8);
7) Ice  cream  durian=Y  kripik  biji  durian  balado=Y  152  ==>  Pancake  Durian=Y  152    <conf:(1)>  lift:(1.72) lev:(0.21) [63] conv:(63.84);
8) Pancake  Durian=Y  ice  cream  durian=Y  152  ==>  kripik  biji  durian  balado=Y  152  <conf:(1)>  lift:(1.72) lev:(0.21) [63] conv:(63.84);
9) Kripik biji durian cokelat=Y 165 ==> kripik biji durian original=T 156 <conf:(0.95)> lift:(1.66) lev:(0.21) [61] conv:(7.1);
10) Kripik biji durian original=T 171 ==> kripik biji durian cokelat=Y 156 <conf:(0.91)> lift:(1.66) lev:(0.21) [61] conv:(4.81)

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  yang  dilakukan  adalah  Dengan  adanya  sistem  prediksi  mengguakan  apriori,  pihak manajemen  UMKM  XYZ  bisa  tahu  produk  mana  yang  paling  laku  di  pasaran  dan  bisa  juga  membantu  pihak manajemen dalam pengambilan keputusan dari hasil pengolahan data dan informasi baru yang di dapat sehingga bisa membuat keputusan-keputusan yang menguntungkan pihak UMKM XYZ untuk kedepannya, masukan untuk
penelitian berikutnya untuk mendapatkan hasil yang lebih maksimal data yang di olah lebih banyak sehingga bisa lebih akurat.

## REFERENCES
[1] P. G. S. C. Nugraha, I. W. Aribawa, I. P. O. Priyana, and G. Indrawan, “Penerapan Metode Decision Tree(Data Mining) Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Siswa Smpn1 Kintamani,” Semin. Nas. Vokasi dan Teknol., pp. 35–44, 2016.
[2] E.  Srikanti,  R.  F.  Yansi,  Norvahina,  I.  Permana,  and  F.  N.  Salisah,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menganalisis Penjualan Barang dengan Menggunakan Metode Apriori pada Supermarket Sejahtera Lhoksumawe,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf., vol. 4, pp. 77–80, 2018.
[3] S. Al Syahdan and A. Sindar, “Data Mining Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 1, no. 2, 2018.
[4] A. Firmansyah and N. Merlina, “Prediksi Pola Penjualan Tiket Kapal Pt. Pelni Cabang Makassar Menggunakan Metode Algoritma Apriori,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komputer), vol. 5, no. 2, pp. 183–190, 2020.
[5] H. Oktafia et al., “IMPLEMENTASI ASOSIASI RULE MINING PADA DATA TRANSAKSI Abstrak Penelitian ini menerapkan algoritma apriori pada dataset berupa data histori transaksi penjualan . Tahapan-tahapan penelitian adalah pengumpulan data , prapemrosesan data , analisis pola frekuensi tertinggi menggunakan algoritme apriori , pembentukan pola association rule , dan pengujian hasil eksperimen . Penerapan association rule dengan algoritme apriori mempunyai kelebihan pada kesederhanaan dan kemampuan menangani data besar sehingga lebih mudah digunakan secara praktis oleh toko dengan kemampuan pengolahan data yang terbatas . Penelitian,” vol. 1, no. 1, pp. 30–35, 2022.
[6] E. Rosiska and R. Harman, “Metode Analitical Hierarchy Process (AHP) Dalam Pemilihan Umum Presiden Indonesia 2019,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan), vol. 3, no. 2, pp. 193–202, 2019.
[7] F. Rahmawati and N. Merlina, “Metode Data Mining Terhadap Data Penjualan Sparepart Mesin Fotocopy Menggunakan Algoritma Apriori,” PIKSEL  Penelit. Ilmu Komput. Sist. Embed. Log., vol. 6, no. 1, pp. 9–20, 2018.
[8] D. Anggraini, S. A. Putri, and L. A. Utami, “Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menentukan Penjualan Mobil Yang Paling Diminati Pada Honda Permata Serpong,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, no. 2, p. 302, 2020.
[9] Aswendy, “Analisis Data Iklim Indonesia Menggunakan Aplikasi Weka Dengan Metode Klasifiksi,” Teknol. Rekayasa, vol. 21, no. 3, pp. 217–228, 2016.
[10]  N.  Azwanti,  “Algoritma  C4.5  Untuk  Memprediksi  Mahasiswa  Yang  Mengulang  Mata  Kuliah  (Studi  Kasus Di Amik Labuhan Batu),” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 9, no. 1, pp. 11–22, 2018.
[11]  I. M. Kamal, T. H. P, and R. Ilyas, “Prediksi Penjualan Buku Menggunakan Data Mining,” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed., pp. 49–54, 2017.
[12]  Nurdin  and  D.  Astika,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menganalisis  Penjualan  Barang  Dengan  Pada  Supermarket Sejahtera Lhokseumawe,” vol. 6, no. 1, pp. 134–155, 2015.
[13]  M. Arifin, “Implementasi Data Mining Pada Prediksi Pemesanan Menggunakan Algoritma Apriori (Studi Kasus : Kimia Farma),” Pelita Inform. Inf. dan Inform., vol. 8, no. 3, pp. 353–356, 2020.
[14]  M. Sholik and A. Salam, “Implementasi Algoritma Apriori untuk Mencari Asosiasi Barang yang Dijual di E-commerce OrderMas,” Techno.COM, vol. 17, no. 2, pp. 158–170, 2018.
[15]  P. G. S. C. Nugraha, I. W. Aribawa, I. P. O. Priyana, and G. Indrawan, “Penerapan Metode Decision Tree(Data Mining) Untuk Memprediksi Tingkat Kelulusan Siswa Smpn1 Kintamani,” Semin. Nas. Vokasi dan Teknol., pp. 35–44, 2016.
[16]  U.  Ependi  and  A.  Putra,  “Solusi  Prediksi  Persediaan Barang  dengan  Menggunakan  Algoritma  Apriori  (Studi  Kasus: Regional Part Depo Auto 2000 Palembang),” J. Edukasi dan Penelit. Inform., vol. 5, no. 2, p. 139, 2019.
[17]  M. F. Mulya, N. Rismawati, and A. R. Rizky, “Analisis Dan Implementasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori Untuk Meningkatkan Penjualan Pada Kantin Universitas Tanri Abeng,” Fakt. Exacta, vol. 12, no. 3, pp. 210–218, 2019.
[18]  P. H. Winasis, M. Program, P. Magister, I. Komputer, and U. B. Luhur, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Apriori Pada Mall Cpm Jakarta,” vol. 2, no. 2, 2019.
[19]  H.  Kurniawan  and  J.  S.  Informasi,  “Aplikasi  Datamining  Untuk  Memprediksi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa Menggunakan Algoritma Apriori Di Ibi Darmajaya Bandar Lampung,” J. Teknol. Inf. Magister Darmajaya, vol. 2, no. 1, pp. 79–93, 2016.
[20]  S. Al Syahdan and A. Sindar, “Data Mining Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 1, no. 2, 2018.